【摘 要】
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针对滚动轴承早期微弱故障特征难以从强噪声背景中分离的问题,提出了一种本征时间尺度分解（ITD）和自适应广义形态滤波的特征提取方法。将故障信号进行ITD分解成若干固有旋转（PR）
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南师范大学能源与环境科学学院
【基金项目】
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昆明理工大学引进人才基金资助项目（KKSY201403116）
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针对滚动轴承早期微弱故障特征难以从强噪声背景中分离的问题,提出了一种本征时间尺度分解（ITD）和自适应广义形态滤波的特征提取方法。将故障信号进行ITD分解成若干固有旋转（PR）分量;利用峭度准则选取若干PR分量进行重构,对重构后的信号通过自适应广义形态滤波进行降噪处理;对降噪后的信号进行Hilbert包络谱分析。通过对滚动轴承内外圈进行实验分析,验证了方法的有效性。
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